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        基于粗糙集和改進(jìn)TOPSIS法的我國(guó)中小物流企業(yè)運(yùn)營(yíng)模式選擇研究

        2016-10-21 05:38:03蔣恵園
        物流技術(shù) 2016年1期
        關(guān)鍵詞:灰數(shù)約簡(jiǎn)粗糙集

        姚 銘,蔣恵園

        (武漢理工大學(xué) 交通學(xué)院,湖北 武漢 430063)

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        基于粗糙集和改進(jìn)TOPSIS法的我國(guó)中小物流企業(yè)運(yùn)營(yíng)模式選擇研究

        姚銘,蔣恵園

        (武漢理工大學(xué)交通學(xué)院,湖北武漢430063)

        針對(duì)運(yùn)營(yíng)模式評(píng)價(jià)與比選過(guò)程中指標(biāo)冗余、權(quán)重確定主觀化和信息不確定的問(wèn)題,提出了基于粗糙集的改進(jìn)TOPSIS法的中小物流企業(yè)運(yùn)營(yíng)模式評(píng)價(jià)選擇方法。研究表明,自營(yíng)物流模式和外包物流模式評(píng)分較高,是企業(yè)的較優(yōu)選擇,虛擬物流模式和第四方物流模式適應(yīng)物流信息化的發(fā)展方向,也可逐步采用。

        粗糙集;改進(jìn)TOPSIS法;中小物流企業(yè);運(yùn)營(yíng)模式

        1 引言

        隨著我國(guó)物流行業(yè)的發(fā)展,作為第三利潤(rùn)源的物流產(chǎn)業(yè)吸引了越來(lái)越多企業(yè)的關(guān)注。我國(guó)中小物流企業(yè)在擁有機(jī)遇的同時(shí)也面臨著大型物流企業(yè)乃至國(guó)際物流巨擘的競(jìng)爭(zhēng),最為重要的一項(xiàng)工作就是企業(yè)運(yùn)營(yíng)模式的選擇,這關(guān)系到企業(yè)的發(fā)展與日常的運(yùn)營(yíng)管理。盡管相關(guān)的評(píng)價(jià)研究頗多,但大多存在著三個(gè)方面的問(wèn)題:一是評(píng)價(jià)指標(biāo)冗余;二是評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定主觀性太強(qiáng);三是評(píng)價(jià)信息具有極大的不確定性。

        針對(duì)現(xiàn)有評(píng)價(jià)的不足,眾多學(xué)者進(jìn)行了諸多卓有成效的工作。粗糙集理論中的簡(jiǎn)約思想可以解決指標(biāo)冗余問(wèn)題,灰數(shù)可以解決信息的不確定性,TOPSIS法是一種有效的綜合評(píng)價(jià)方法,將上述三種理論結(jié)合是可行的,也有學(xué)者進(jìn)行了相關(guān)的嘗試。許國(guó)兵等(2007)將灰色關(guān)聯(lián)與TOPSIS法相結(jié)合[1],李曉莉(2013)將粗糙集理論與TOPSIS相結(jié)合[2],均取得了不錯(cuò)的評(píng)價(jià)效果,但涉及物流企業(yè)運(yùn)營(yíng)模式的評(píng)價(jià)與比選研究還沒(méi)有。綜上本文提出了一種基于粗糙集的改進(jìn)TOPSIS評(píng)價(jià)法,將粗糙集理論、灰數(shù)概念和TOPSIS法融合來(lái)評(píng)價(jià)和比選現(xiàn)有的中小物流企業(yè)運(yùn)營(yíng)模式。

        2 相關(guān)理論概述

        研究涉及到三種理論的融合,首先用粗糙集理論對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行約簡(jiǎn),摒除冗余指標(biāo),確定指標(biāo)權(quán)重;再將灰數(shù)概念運(yùn)用于TOPSIS矩陣的建立;最后通過(guò)與灰色理想解的貼近度來(lái)評(píng)判各運(yùn)營(yíng)模式的優(yōu)劣。

        2.1粗糙集約簡(jiǎn)理論及重要性理論

        研究運(yùn)用到的粗糙集理論主要是其中的知識(shí)約簡(jiǎn)和自身屬性的重要性,知識(shí)約簡(jiǎn)是該理論的核心內(nèi)容之一,即在保持知識(shí)庫(kù)分類能力不變的條件下,刪除其中不相關(guān)或者不重要的知識(shí)[3],而重要性理論主要借助信息量的概念,從客觀的角度確定指標(biāo)的權(quán)重,其核心內(nèi)容包含以下6個(gè)概念。

        概念3:R中所有必要的屬性組成的集合稱作屬性集R的核,記為若P?R,且P、R均相互獨(dú)立則P為R的約簡(jiǎn),記為

        2.2灰數(shù)概念

        人們認(rèn)知能力有限,獲取精確信息十分困難,一般僅能獲知大致范圍,我們將僅知道取值范圍的不確定數(shù)稱作灰數(shù)[4]。一般用“?”來(lái)表示灰數(shù),x的灰數(shù)記為其中分別為灰數(shù)的上界和下界。研究將灰數(shù)的概念引入TOPSIS評(píng)價(jià)法,形成改進(jìn)TOPSIS法,主要運(yùn)用到了以下的運(yùn)算法則:

        兩個(gè)灰數(shù)之間的歐式空間距離為:

        2.3基于粗糙集的改進(jìn)TOPSIS評(píng)價(jià)法

        TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)是一種逼近理想解的排序法,其概念清晰,運(yùn)算簡(jiǎn)潔,適用范圍較廣[5],但傳統(tǒng)的TOPSIS法也有一定的缺陷,結(jié)合上述的粗糙集理論和灰數(shù)概念可形成基于粗糙集的改進(jìn)TOPSIS評(píng)價(jià)法,其基本步驟如下:

        (1)初始評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立。設(shè)有m個(gè)備選方案,分別為x1,x2,…,xm,有n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),分別為p1,p2,…,pn,各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重為wj,j=1,2,…,n。

        (3)指標(biāo)的約簡(jiǎn)與權(quán)重的確定。指標(biāo)的約簡(jiǎn)就是摒除指標(biāo)體系中的非核指標(biāo),保留核指標(biāo),具體做法參照概念3。指標(biāo)權(quán)重的確定首先要確定各指標(biāo)的信息量和重要性,再根據(jù)概念6計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重。

        (4)灰色決策矩陣的標(biāo)準(zhǔn)化。將約簡(jiǎn)后的灰色決策矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,如此可消除量綱的影響,具體做法參照式(4):

        標(biāo)準(zhǔn)化后的灰色決策矩陣為:

        (6)灰色理想解的確定。根據(jù)TOPSIS評(píng)價(jià)法的一般步驟,理想解包括正理想解和負(fù)理想解,而研究引入灰數(shù)概念進(jìn)行了改進(jìn),只需對(duì)原有公式略作改動(dòng)即可,設(shè)則灰色正理想解為:灰色負(fù)理想解為:

        (7)各方案到灰色理想解的貼近度。首先借助式(3)計(jì)算各方案到灰色正理想解和灰色負(fù)理想解的距離,然后根據(jù)式(7)計(jì)算各方案到灰色理想解的貼近度,評(píng)分越高則方案越優(yōu)。

        各方案到正理想解的距離為:

        各方案到負(fù)理想解的距離為:

        各方案到灰色理想解的貼近度

        3 中小物流企業(yè)運(yùn)營(yíng)模式的評(píng)價(jià)與比選

        3.1中小物流企業(yè)運(yùn)營(yíng)模式簡(jiǎn)介

        運(yùn)營(yíng)模式是指企業(yè)在經(jīng)營(yíng)過(guò)程中所進(jìn)行的計(jì)劃、組織、實(shí)施和控制等一系列環(huán)節(jié)的管理工作的統(tǒng)稱。一般而言,我國(guó)大部分中小物流企業(yè)所采取的運(yùn)營(yíng)模式大致可分為六類,詳見(jiàn)表1。

        表1 中小物流企業(yè)各運(yùn)營(yíng)模式特點(diǎn)

        3.2中小物流企業(yè)各運(yùn)營(yíng)模式評(píng)價(jià)

        對(duì)中小物流企業(yè)6種典型的運(yùn)營(yíng)模式進(jìn)行評(píng)價(jià)和比選,可采取基于粗糙集的改進(jìn)TOPSIS法,根據(jù)理論概述相關(guān)內(nèi)容可按下述步驟進(jìn)行:

        (1)確立初始的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。研究建立中小物流企業(yè)運(yùn)營(yíng)模式評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,可借鑒已有的企業(yè)運(yùn)營(yíng)模式評(píng)價(jià)體系并融合中小物流企業(yè)的特點(diǎn),構(gòu)建本文的初始指標(biāo)評(píng)價(jià)體系,詳見(jiàn)表2。

        表2 中小物流企業(yè)運(yùn)營(yíng)模式初始評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

        (2)灰色決策矩陣的建立。根據(jù)專家對(duì)各運(yùn)營(yíng)模式指標(biāo)的評(píng)判及語(yǔ)意信息的捕捉,將其轉(zhuǎn)化為灰數(shù),建立灰色決策矩陣如下:

        (3)指標(biāo)的約簡(jiǎn)及權(quán)重的確定。由于粗糙集理論只能對(duì)確定數(shù)進(jìn)行約簡(jiǎn),所以要先將灰色決策矩陣中的灰數(shù)進(jìn)行離散化,處理的具體標(biāo)準(zhǔn)為離散化情況見(jiàn)表3。

        表3 初始指標(biāo)評(píng)分離散化信息表

        根據(jù)上述粗糙集約簡(jiǎn)理論可以得到如下關(guān)系:

        根據(jù)概念6可以得到各指標(biāo)的權(quán)重,詳見(jiàn)表4。

        表4 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重表

        (4)灰色決策矩陣的標(biāo)準(zhǔn)化。按照式(4)可對(duì)約簡(jiǎn)后的灰色決策矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,處理后的矩陣為:

        (5)灰色加權(quán)決策矩陣的求解。按照的原則可以求得灰色加權(quán)矩陣如下:

        (6)確定正理想解和負(fù)理想解。按照上述公式可以求得正理想解?X+和負(fù)理想解?X-分別如下:

        (7)計(jì)算各運(yùn)營(yíng)模式到理想解的距離。各運(yùn)營(yíng)模式到理想解的距離可按照式(5)和式(6)進(jìn)行計(jì)算,結(jié)果如下:

        各模式到負(fù)理想解的距離分別如下:

        (8)計(jì)算各運(yùn)營(yíng)模式到灰色理想解的貼近度。按照式(7)即可求得各運(yùn)營(yíng)模式到灰色理想解的貼近度,具體的結(jié)果見(jiàn)表5。

        表5 各運(yùn)營(yíng)模式貼近度

        3.3評(píng)價(jià)結(jié)果分析

        由表5得到各運(yùn)營(yíng)模式的優(yōu)劣排序,從優(yōu)到劣依次為:x4>x3>x6>x5>x2>x1,即外包物流模式>自營(yíng)物流模式>第四方物流模式>虛擬物流模式>集成物流模式>物流聯(lián)盟模式。物流聯(lián)盟模式評(píng)分較低主要源于中小物流企業(yè)的天然特性,其組織結(jié)構(gòu)不健全、信用機(jī)制不成熟,故聯(lián)盟十分松散;集成物流模式由于實(shí)行一體化經(jīng)營(yíng),涵括范圍極廣,需要的人員、設(shè)備、資金等較多,一般中小物流企業(yè)難以負(fù)擔(dān);而虛擬物流模式和第四方物流模式盡管概念新穎,但由于其需要較強(qiáng)的技術(shù)和人才儲(chǔ)備,需要較高的成本運(yùn)營(yíng);自營(yíng)物流模式和外包物流模式評(píng)分較高,由于其關(guān)注核心業(yè)務(wù)或?qū)⒎呛诵臉I(yè)務(wù)外包,使得其服務(wù)質(zhì)量較高,且企業(yè)自身的規(guī)模能得到控制,運(yùn)營(yíng)成本較低,十分適合中小物流企業(yè)的發(fā)展。

        4 結(jié)論及建議

        本文提出了基于粗糙集的改進(jìn)TOPSIS評(píng)價(jià)法。研究方法思路清晰,計(jì)算便捷,在一定程度上解決了傳統(tǒng)中小物流企業(yè)運(yùn)營(yíng)模式選擇評(píng)價(jià)過(guò)程中指標(biāo)冗余、指標(biāo)權(quán)重確定的主觀化和信息不確定性這三個(gè)不足,為相關(guān)中小物流企業(yè)選擇運(yùn)營(yíng)模式提供了理論支持。外包物流模式和自營(yíng)物流模式評(píng)分較高,中小型物流企業(yè)進(jìn)行運(yùn)營(yíng)模式選擇時(shí)可偏向這兩種模式。當(dāng)中小型物流企業(yè)選擇集成運(yùn)營(yíng)模式得到一定發(fā)展后,可考慮逐步融入虛擬物流模式和第四方物流模式。外包物流模式和自營(yíng)物流模式有其優(yōu)越性,但其適應(yīng)的是協(xié)作化、專門化的管理,即物流發(fā)展的第三個(gè)階段,從整個(gè)行業(yè)的發(fā)展來(lái)看,信息化、網(wǎng)絡(luò)化的方向是大勢(shì)所趨,而虛擬物流模式和第四方物流模式順應(yīng)了這一變化。

        [1]許國(guó)兵,張文杰.基于灰色關(guān)聯(lián)和TOPSIS的兩階段第三方物流服務(wù)商選擇模型[J].北京交通大學(xué)學(xué)報(bào),2007,6(4):30-33.

        [2]李曉莉.基于粗糙集的灰色TOPSIS法的第三方逆向物流供應(yīng)商評(píng)價(jià)研究[J].科技管理研究,2013,33(14):67-71.

        [3]張文修,吳偉志,梁吉業(yè),等.粗糙集理論與方法[M].北京:科學(xué)出版社,2001.

        [4]劉思峰,楊英杰,吳利豐,等.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2014.

        [5]張杰,唐宏,蘇凱,等.效能評(píng)估方法研究[M].北京:國(guó)防工業(yè)出版社,2009.

        Operational Mode Selection for Chinese Small-and-medium-sized Logistics Enterprises:An Evaluation Based on Rough Set and Improved TOPSIS

        Yao Ming, Jiang Huiyuan
        (School of Communication, Wuhan University of Technology, Wuhan 430063, China)

        In this paper, in view of the problems in the evaluation and selection of operational modes by the Chinese small- andmedium-sized logistics enterprises, we proposed the rough-set and improved TOPSIS process, using which we found that the self-operatedmode and outsourcing mode were optimal choices for these enterprises while the virtual logistics mode and fourth party logistics mode werethe future trend and thus should be adopted gradually.

        rough set; improved TOPSIS; small-and-medium-sized logistics enterprise; operational mode

        F253;F224

        A

        1005-152X(2016)01-0063-04

        10.3969/j.issn.1005-152X.2016.01.017

        2015-12-14

        姚銘(1989-),男,山東菏澤人,碩士研究生,研究方向:交通運(yùn)輸規(guī)劃與管理、物流管理;蔣恵園(1965-),女,安徽無(wú)為人,教授,研究方向:交通運(yùn)輸規(guī)劃與管理、物流管理。

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